近日，中国科学院空间信息创新研究所(空间研究所)遥感与数字地球国家重点实验室研究员石玉生团队在大型燃煤电厂碳排放遥感反演估算领域取得重大突破。相关研究成果发表在《清洁生产》上。

作为世界上最大的点源碳排放主体，燃煤电厂的碳排放量约占全球化石燃料总碳排放量的50%，是人类活动碳排放估算的核心环节。因此，科学准确地计算燃煤电厂的碳排放对全球碳库存和电力行业的碳核算非常重要。

然而，传统的计算方法高度依赖于电厂自报的燃料消耗量乘以碳排放指数，既不能反映不同电厂和地区的实际排放差异，又由于缺乏统一的国际会计标准，难以比较和验证估算结果。卫星遥感技术虽然在重点源碳排放监测方面具有显著优势，但却面临着背景干扰、大气稳定性偏差、烟羽上升误差等问题，导致碳排放反演偏差高达50%，成为全球碳卫星遥感监测系统的关键漏洞。

针对上述问题，研究团队基于美国路轨碳观测卫星3号(OCO-3)创新提出“两段线性回归结合高斯函数拟合”优化算法，大大提高碳排放背景值识别效率;利用曼惠特尼秩和检验，开发动态风向校准算法，提高烟羽轨迹反演的准确性;构建基于大气稳定性分级响应机制的烟羽上升模型，准确描绘烟尘动态上升过程，首次实现大型燃煤电厂二氧化碳排放的高精度动态量化和绘图。

研究数据显示，改进后的高斯烟羽模型成功量化了全球14家大型燃煤电厂的二氧化碳排放量(21.54至82.3千吨/天)，反演精度显著提高。其中，风向优化技术有效降低了卫星捕获的二氧化碳烟羽轨迹偏差;动态背景校正策略准确过滤数据影响;结合烟羽上升模拟的大气稳定性，减少了垂直扩散引起的误差。这一结果意味着碳排放监测从静态清单向动态控制的重要转变。

本研究为世界重点源碳排放库存审查提供了客观有效的技术手段，为监测源碳排放提供了新的方法，为碳交易检查和减排政策纠正提供了科学依据。它不仅有助于制定碳补偿和缓解政策，帮助评估碳库存和重点行业的减排效果，而且为澄清全球碳循环过程和机制，实现准确的全球碳库存提供关键的科学数据支持。